論文の概要: CACTUS as a Reliable Tool for Early Classification of Age-related Macular Degeneration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14843v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 12:41:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.424226
• Title: CACTUS as a Reliable Tool for Early Classification of Age-related Macular Degeneration
• Title（参考訳）: 加齢黄斑変性早期分類のための信頼性ツールとしてのCACTUS
• Authors: Luca Gherardini, Imre Lengyel, Tunde Peto, Caroline C. W. Klaverd, Magda A. Meester-Smoord, Johanna Maria Colijnd, EYE-RISK Consortium, E3 Consortium, Jose Sousa,
• Abstract要約: CACTUSは説明可能性と柔軟性を提供し、標準のMLモデルより優れている。 関連性やバイアスの少ないデータを排除することで、臨床医がフィードバックを提供し、バイアスに対処するための臨床シナリオを作成しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5224038339798622
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Learning (ML) is used to tackle various tasks, such as disease classification and prediction. The effectiveness of ML models relies heavily on having large amounts of complete data. However, healthcare data is often limited or incomplete, which can hinder model performance. Additionally, issues like the trustworthiness of solutions vary with the datasets used. The lack of transparency in some ML models further complicates their understanding and use. In healthcare, particularly in the case of Age-related Macular Degeneration (AMD), which affects millions of older adults, early diagnosis is crucial due to the absence of effective treatments for reversing progression. Diagnosing AMD involves assessing retinal images along with patients' symptom reports. There is a need for classification approaches that consider genetic, dietary, clinical, and demographic factors. Recently, we introduced the -Comprehensive Abstraction and Classification Tool for Uncovering Structures-(CACTUS), aimed at improving AMD stage classification. CACTUS offers explainability and flexibility, outperforming standard ML models. It enhances decision-making by identifying key factors and providing confidence in its results. The important features identified by CACTUS allow us to compare with existing medical knowledge. By eliminating less relevant or biased data, we created a clinical scenario for clinicians to offer feedback and address biases.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、病気の分類や予測といった様々なタスクに対処するために用いられる。 MLモデルの有効性は、大量の完全なデータを持つことに大きく依存している。 しかし、医療データは制限されるか不完全であることが多く、モデルの性能を損なう可能性がある。 さらに、ソリューションの信頼性のような問題は、使用するデータセットによって異なります。 一部のMLモデルにおける透明性の欠如は、その理解と使用をさらに複雑にする。 医療、特に数百万人の高齢者に影響を及ぼす加齢関連黄斑変性症(AMD)では、進行を反転させる効果的な治療法が欠如していることから早期診断が重要である。 AMDの診断には、患者の症状報告とともに網膜画像を評価することが含まれる。 遺伝的、食事学的、臨床的、人口統計学的要因を考慮に入れた分類アプローチが必要である。 近年,AMDステージ分類の改善を目的とした構造発見ツールCACTUS(Comprehensive Abstraction and Classification Tool for Uncovering Structures)を導入している。 CACTUSは説明可能性と柔軟性を提供し、標準のMLモデルより優れている。 重要な要因を特定し、その結果に自信を与えることによって意思決定を強化する。 CACTUSによって識別される重要な特徴は、既存の医療知識と比較できる。 関連性やバイアスの少ないデータを排除することで、臨床医がフィードバックを提供し、バイアスに対処するための臨床シナリオを作成しました。

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